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公开(公告)号：CN116029371B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310301957.9
申请日：2023-03-27
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06N3/098 , G06N3/045 , G06V10/82 , G06V10/764
Abstract: 本申请提供一种基于预训练的联邦学习工作流构建方法及相关设备，所述方法包括：获取本地数据集；根据本地数据集，确定目标训练集，根据目标训练集，确定目标计算任务及预训练模型；发起邀请其他参与方参与请求；响应于拒绝请求，根据目标训练集、目标计算任务、预训练模型，确定第一联邦学习模型；响应于接受请求，获取联盟成员的辅助训练集，根据目标训练集、辅助训练集、目标计算任务、预训练模型，确定第二联邦学习模型。所述方法将目标训练集与预训练模型应用到联邦学习中，来创建联邦学习模型，不受计算资源的限制，低图像输入限制，加速拟合复杂函数，减少模型训练时长，且以最小的通信开销实现全局模型的聚合，从而提高了模型性能。
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公开(公告)号：CN116052907A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211627477.3
申请日：2022-12-16
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请提供一种问诊方法、装置及电子设备。所述方法包括：获取目标用户的至少一个主诉信息；根据所有所述主诉信息，通过训练好的查询诊断模型，得到与所述主诉信息一一对应的假设诊断；所述假设诊断包括诊断结果和所述诊断结果的概率值；所述查询诊断模型包括查询子模型和诊断子模型；根据所有所述假设诊断计算得到目标结果；返回所述目标结果。通过所述方法可以有效提高问诊的准确率。
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公开(公告)号：CN115272152A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210943216.6
申请日：2022-08-08
Abstract: 本发明公开了一种对抗医学图像的生成方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：基于卷积参数数据、获取到的上一医学图像和与上一医学图像对应的上一扰动噪声，确定当前医学图像；基于当前医学图像、参考神经网络模型和上一扰动噪声，确定当前扰动噪声；将当前医学图像作为上一医学图像以及将当前扰动噪声作为上一扰动噪声，并返回执行基于上一医学图像、上一扰动噪声和卷积参数数据，确定当前医学图像的操作；在当前迭代次数满足预设次数阈值的情况下，将当前扰动噪声作为目标扰动噪声，并基于目标扰动噪声以及与测试神经网络模型对应的原始医学图像，确定对抗医学图像。本发明实施例解决了基于现有对抗攻击方法确定的扰动噪声大的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114974403B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202210399161.7
申请日：2022-04-13
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请提供一种预测存活概率的方法及相关设备。所述方法包括：利用带有随机强度的Cox过程建立第一预测存活概率模型；在所述第一预测存活概率模型中加入仿射扩散过程，得到第二预测存活概率模型；结合指数跳跃函数，建立关于第二预测存活概率模型的第一参数的费勒函数；根据指数分布期望，设置所述第二预测存活概率模型的第二参数和第三参数满足第一限定条件；根据所述第二参数和第三参数的边界条件，结合第一限定条件，计算得到第二参数和第三参数；结合所述第二参数、所述第三参数、所述费勒函数和所述第二预测存活概率模型计算得到预测存活概率模型；利用所述预测存活概率模型用于对现在x岁的个体在t年后的存活概率进行预测。
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公开(公告)号：CN119833130A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411762999.3
申请日：2024-12-03
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) , 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于大语言模型的多学科健康咨询辅助管理方法及相关设备，应用于数据处理技术领域。本申请对目标用户的生理特征信息和目标用户的身份信息进行处理，生成目标用户的初始生理标签；基于带有目标特征数据的训练数据集对预设咨询结果预测模型进行处理，生成目标咨询结果预测模型；基于目标咨询结果预测模型对目标用户的初始生理标签进行处理，生成访问偏好信息和有效性偏好信息；对访问偏好信息和有效性偏好信息进行处理，生成偏好对齐信息；对目标用户的问答信息和目标用户的咨询用途信息进行处理，生成目标用户的初始预测特征向量；基于偏好对齐信息对目标用户的初始预测特征向量进行处理，生成目标用户的目标预测报告信息。
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公开(公告)号：CN119670807A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202510194176.3
申请日：2025-02-21
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/082
Abstract: 本申请提供一种专家知识驱动的大模型定制化数据处理方法及相关设备。所述方法包括：将获取的业务数据输入至训练好的可动态定制专家子模型的大模型；在所述大模型中，基于所述业务数据，确定知识嵌入向量；基于所述知识嵌入向量，确定每个适配器专家的权重，定制专家子模型；基于所述专家子模型对所述业务数据进行处理。本申请实施例基于大规模业务数据，利用多维度业务信息与专家知识构建业务知识层次结构。结合大模型高效微调技术、混合专家策略，在业务数据知识的引导下实现动态专家组合适配，从而为不同业务数据定制不同的专家模型，实现多场景下的自动适配，实现更专业的数据处理。
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公开(公告)号：CN116313121A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211732226.1
申请日：2022-12-30
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G16H50/70 , G06F40/295 , G06F16/36 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06F16/335 , G06F16/242
Abstract: 本申请提供一种管道式的高鲁棒性标准化医疗知识图谱构建方法及装置,该方法包括：枚举医学文本中所有候选实体词跨度进行悬浮标记，将所有候选实体词跨度的悬浮标记附加到医学文本后作为一个训练实例，对实体词跨度的悬浮标记进行分组，利用预训练语言模型获取每一组中实体词跨度的语境化表示，根据语境化表示，利用神经网络结构输出实体类型信息；根据语境化表示和实体类型信息编码，得到实体类别信息之间的关系类别，并输出关系信息；利用实体类型信息和关系信息与医学术语标准进行对齐，构建医学知识图谱。
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公开(公告)号：CN114463825B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210363355.1
申请日：2022-04-08
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本公开提供一种基于多模态融合的人脸预测方法及相关设备。该方法包括：获取带有纹理的3D人脸信息数据，将其划分为点云坐标和纹理图像，并将点云坐标处理成几何特征向量、纹理图像处理成纹理特征向量；将所述几何特征向量与所述纹理特征向量进行平衡处理后两两拼接，得到多个无序词向量；将多个所述无序词向量分别输入到多个预先构建的Transformer融合模型进行融合，得到多个融合特征向量；将多个所述融合特征向量输入至经过预训练的多层感知机进行预测，输出与所述3D人脸信息数据对应的预测结果。本公开提供的一种基于多模态融合的人脸预测方法及相关设备，将点云的空间几何信息与贴图的纹理图像信息融合，有效提高了人脸预测的精度。
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